基于EGARCH-EVT-Copula模型的外汇投资组合相关性及风险分析

论文摘要

随着我国经济飞速发展与经济全球化的不断加剧,汇率成为我国经济运行中的重要变量之一。外汇投资的高回报率,使其成为金融机构及个体投资者重要的投资手段。但巨大利益的背后往往蕴藏着巨大风险。近年来,世界资源的重新配置、全球化经济的加速推进使得世界各国的经济往来愈加紧密,外汇风险在不断地加大。导致汇率波动次数更加频繁,波动幅度更加剧烈。所以在此背景下,研究汇率间的相依结构、投资组合比例及投资组合风险是具有现实意义的。本文选取美元、欧元、日元和港币四种外汇兑人民币汇率为样本数据。首先要对四种外汇收益率序列进行建模。但绝大部分金融序列,尤其是外汇收益率序列的波动率不仅具有异方差性,还具有非对称性。所以为刻画外汇收益率序列波动率的异方差性和非对称性,本文创新性的引入了GARCH模型的衍生模型—EGARCH模型。通过EGARCH模型对四种外汇收益率序列建模,得到标准化后的四种外汇残差序列。经实证分析判断,标准化残差序列具有厚尾特征,所以引入能够刻画外汇标准化残差序列厚尾特征的极值理论,来降低其尾部风险。并由EGARCH-EVT组合模型拟合出四种外汇标准化残差序列的边缘分布。为拟合四种外汇标准化残差序列间的相依结构,本文引入研究变量间相关性的Copula函数,求出相关系数矩阵并进行相关性分析。结果显示美元和港币之间的相关性最强,相关系数高达0.9313。而美元和日元、欧元之间呈负相关。汇率间的相关性分析可以使投资者及时捕捉外汇市场信息,并准确地调整投资比例。然后运用蒙特卡洛模拟方法仿真出四种外汇在T+1时刻的总收益率,并引入VaR方法对资产组合进行风险分析。首先求出四种外汇在等权重投资下的组合风险值。并将EGARCH-EVT-t-Copula模型与EGARCH-EVT-Gaussian-Copula所得到的外汇投资组合风险值VaR和CVaR进行比较,结果显示正态Copula低估了外汇风险,进而表明EGARCH-EVT-t-Copula模型分析外汇资产组合风险更加谨慎、准确、有效。最后运用Min-CVaR的方法求出最小组合风险值及相应的投资权重。如当置信水平为99%时,EGARCH-EVT-t-Copula模型求出VaR值为:0.0016,CVaR值为:0.0020。对应投资权重为:0.84、0.10、0.04、0.02。本文运用EGARCH-EVT-Copula模型对外汇投资组合进行相关性及风险研究,为投资者提供理论参考价值外,在外汇资产投资比例调整及规避风险方面也具有一定的借鉴意义。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
•   1.1 研究背景及现实意义
•   1.2 国内外研究现状
•   1.3 研究思路与内容
•     1.3.1 研究思路
•     1.3.2 研究内容
•   1.4 本文创新之处
• 2 边缘模型的设计及理论基础
•   2.1 EGARCH模型
•   2.2 极值理论
•   2.3 本章小结
• 3 Copula函数及VaR计算
•   3.1 Copula函数的定义和性质
•   3.2 Copula函数参数估计
•     3.2.1 多元正态Copula参数估计和蒙特卡洛模拟方法
•     3.2.2 多元 t-Copula 参数估计和蒙特卡洛模拟方法
•   3.3 组合资产的风险测度
•   3.4 本章小结
• 4 实证分析
•   4.1 样本的选择及处理
•   4.2 数据分析
•     4.2.1 平稳性检验
•     4.2.2 正态性检验
•     4.2.3 自相关性检验
•   4.3 EGARCH模型的参数估计
•   4.4 多元Copula模型的参数估计
•   4.5 等权重下的外汇投资组合的Va R及 CVaR
•   4.6 最优外汇投资组合权重
•   4.7 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 致谢

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 邢宇宙

导师: 沈新美

关键词: 外汇风险,异方差性,模型,极值理论,连接函数

来源: 大连理工大学

年度: 2019

分类: 基础科学,经济与管理科学

专业: 数学,宏观经济管理与可持续发展,金融

单位: 大连理工大学

分类号: F224;F832.6

DOI: 10.26991/d.cnki.gdllu.2019.002235

总页数: 40

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